Assas Recherche | Prévisions de la volatilité globale des marchés boursiers à l'aide de prédicteurs financiers et macroéconomiques : Une application des réseaux bayésiens.

Prévisions de la volatilité globale des marchés boursiers à l'aide de prédicteurs financiers et macroéconomiques : Une application des réseaux bayésiens. (Document en Anglais, Français)

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Modalités de diffusion de la thèse :

Thèse soumise à l'embargo de l'auteur : embargo illimité (communication intranet).

Informations sur les contributeurs

Auteur : Mechri Nesrine

Mechri, Nesrine

Nom

Mechri

Prénom

Nesrine

Nationalité

Français

Date de soutenance : 19-06-2023

Directeur(s) de thèse : Peretti Christian de

Peretti, Christian de

Nom

Peretti

Prénom

Christian de

- Ben Hamad Salah

Ben Hamad, Salah

Nom

Ben Hamad

Prénom

Salah

Etablissement de soutenance : Lyon 1

Lyon 1

Nom

Lyon 1

- Université de Sfax (Tunisie)

Université de Sfax (Tunisie)

Nom

Université de Sfax (Tunisie)

Laboratoire : Laboratoire de Sciences Actuarielle et Financière (Lyon ; 1997-....)

Laboratoire de Sciences Actuarielle et Financière (Lyon ; 1997-....)

Nom

Laboratoire de Sciences Actuarielle et Financière (Lyon ; 1997-....)

Ecole doctorale : École doctorale Sciences économiques et de gestion (Lyon ; 2007-....)

École doctorale Sciences économiques et de gestion (Lyon ; 2007-....)

Nom

École doctorale Sciences économiques et de gestion (Lyon ; 2007-....)

Informations générales

Discipline : Sciences de gestion
Classification : Gestion et organisation de l'entreprise

Mots-clés libres : Marché boursier, Prévision de la volatilité, Covid-19, Réseau neuronal artificiel, Réseau bayésien, Modèles GARCH, Variables macroéconomiques, Effet spillover
Mots-clés :

Bourse
Statistique bayésienne
Macroéconomie
Volatilité (finances) - Prévision

Résumé : Le marché boursier est un indicateur clé de la santé globale de l'économie, car il reflète la façon dont les investisseurs perçoivent les perspectives futures des entreprises et de l'économie dans son ensemble. Cette thèse fournit aux investisseurs internationaux et aux gestionnaires de portefeuilles des informations précieuses pour réduire le risque associé à l'investissement en actions. Elle est utile pour les décideurs politiques car elle met en évidence le co-mouvement dynamique des variables macroéconomiques clés et des marchés boursiers. En effet, étant donné que la volatilité est positivement liée au niveau de risque, il est important d'anticiper les décisions publiques pour assurer la stabilité des marchés financiers. Cet essai est mené à travers 4 chapitres interconnectés, dont l’objectif principal est de fournir la méthodologie la plus performante pour prédire les variations des marchés boursiers en utilisant des indicateurs financiers et macroéconomiques. Tout d'abord, nous commençons par explorer l'impact de la volatilité du taux de change sur la dynamique des rendements boursiers. Deux pays appartenant à la région MENA ont été considérés dans cette première étude constituant une base de données qui comprend cinq variables macroéconomiques et s'étale sur 15 ans. La méthodologie adoptée pour cette étude est basée sur un modèle GARCH (1,1), un modèle de régression multiple et un modèle de réseau de neurones artificiel (ANN) pour détecter les relations non linéaires et l'impact des variables combinées sur le marché boursier. Nos résultats montrent que la variabilité des marchés boursiers tunisien et turque est impactée différemment par la volatilité du taux de change. Le deuxième chapitre est basé sur le même objectif avec un accent particulier sur la sélection du modèle économétrique le plus performant pour mieux expliquer l'impact des volatilités de cinq variables macroéconomiques sur les fluctuations des rendements des marchés boursiers, en considérant cinq pays de la région MENA. Ce chapitre compare l'efficacité de nombreux modèles GARCH dans la détection de l'influence de la volatilité des variables macroéconomiques sur la dynamique des indices boursiers. La direction et l'intensité de l'impact de chaque variable sont mises en évidence et défendues économiquement pour chaque pays considéré. Nos résultats montrent que la dynamique des marchés boursiers n'est pas influencée par les mêmes fluctuations des mêmes variables macroéconomiques, en fonction de différents facteurs qui sont révélés et expliqués. Le troisième essai propose une nouvelle méthodologie afin d'explorer l'effet spillover de cinq variables macroéconomiques sur les rendements boursiers. Les ensembles de données utilisés dans cette recherche incluent des économies qui ont été négligées dans les études précédentes. De plus, une nouvelle méthodologie robuste à l'hétéroscédasticité basée sur quatre étapes est proposée, fondée sur un modèle VAR-DCC-GARCH. Les résultats prouvent que les variabilités des prix de l'or, des prix du pétrole et des taux d'inflation ont des effets spillover négatifs sur les marchés boursiers, tandis que les fluctuations des taux de change et des taux d'intérêt ont des effets spillover positifs sur certains marchés étudiés. Le quatrième et dernier chapitre présente des prévisions des variations du marché boursier à l’aide de l’apprentissage automatique. Dans cet essai, nous utilisons un réseau bayésien spécifique en considérant la période de la maladie COVID-19. Pour cette proposition, huit variables macroéconomiques, spécifiques à la Tunisie et à la France, sont incluses dans notre étude, avec l'intention de fournir des preuves comparatives. A travers les nombreux scénarios que nous proposons, il est démontré que le mouvement du marché boursier est différent d'un pays à l'autre et que la réaction journalière à la volatilité des variables macroéconomiques existe.

Informations techniques

Type de contenu : Text
Format : PDF

Informations complémentaires

Entrepôt d'origine :

STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises

Identifiant : 2023LYO10082
Type de ressource : Thèse